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Progetto di data warehouse: metodologia e applicazione

Un data warehouse è un singolo, completo e consistente archivio di dati, estratti da diverse sorgenti e resi disponibili agli utenti finali in una forma da questi comprensibile ed utilizzabile nel contesto del business.
Un data warehouse è costituito da un insieme di dati subject oriented, integrati, permanenti, dipendenti dal tempo, finalizzati al supporto delle decisioni manageriali.
Lo scopo di questa tesi è riassumibile in quattro punti:
· Inquadramento in un contesto generale del problema della progettazione e delle più significative metodologie finora proposte.
Il confronto delle diverse metodologie di sviluppo richiede infatti l’individuazione preventiva delle principali fasi in cui si suddivide l’intero processo di progettazione ed implementazione di un data warehouse, in modo da identificare i principali problemi ai quali gli autori danno o meno risposta.
· Analisi dettagliata delle principali metodologie di progettazione fornite.
L’analisi deve evidenziare le diverse scelte, compiute dagli autori, che assumono validità generale e suggeriscono soluzioni efficaci ai singoli problemi posti.
· Proposta di un metodo generale di progettazione e sviluppo di un data warehouse.
Si tratta dell’obiettivo più ambizioso di questa tesi, perché consiste nell’indicare una sequenza precisa di passi da percorrere nella progettazione e nell’implementazione di un data warehouse, facendo tesoro delle metodologie esistenti.
· Sperimentazione della metodologia proposta.
Come prima sperimentazione della metodologia proposta si applicano i passi indicati per realizzare un data warehouse analizzando una semplice situazione reale.

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PROGETTO DI DATA WAREHOUSE: METODOLOGIA E APPLICAZIONE PAG. 7 1. Introduzione 1.1 Cos’è un data warehouse L’analisi dei dati ha rivestito sempre un ruolo fondamentale nella gestione aziendale. La possibilità di disporre di grandi quantità di dati, memorizzati nel corso degli ultimi anni nei sistemi informativi dedicati alla gestione operativa, ha aperto nuove prospettive al processo di elaborazione delle informazioni. L’interesse via via crescente per lo studio delle possibilità di utilizzazione dei dati esistenti e l’attenzione rivolta allo sviluppo di nuovi sistemi informativi “compatibili” con gli obiettivi dell’analisi delle informazioni, hanno condotto ad una netta separazione architetturale dell’ambiente transazionale (OLTP) da quello finalizzato all’analisi (OLAP). La nascita di sistemi dedicati al supporto delle decisioni manageriali è il risultato di tale processo di separazione. CARATTERISTICHE OLTP OLAP Uso del sistema Gestione operativa Analisi del business Interazione con l’utente Predeterminata Ad-hoc Unità di lavoro Transazione Query Tipi di accesso Lettura/scrittura Lettura Records trattati per accesso Decine Milioni Numero di utenti Migliaia Centinaia Funzione primaria Inserimento dati Lettura informazioni Figura 1: Differenze tra l’ambiente operativo e l’ambiente informativo Un data warehouse è un singolo, completo e consistente archivio di dati, estratti da diverse sorgenti e resi disponibili agli utenti finali in una forma da questi comprensibile ed utilizzabile nel contesto del business. Un data warehouse è costituito da un insieme di dati subject oriented, integrati, permanenti, dipendenti dal tempo, finalizzati al supporto delle decisioni manageriali:

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Roberto Lazari Contatta »

Composta da 190 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 8281 click dal 20/03/2004.

 

Consultata integralmente 24 volte.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.